【摘 要】
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为提高不同海拔茶叶品质近红外光谱技术鉴别方法的精度,提出采用局部线性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)非线性流形学习方法对近红外光谱数据进行降维处理,并与基于核
【机 构】
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江西农业大学工学院,江西省蚕桑茶叶研究所,江西农业大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31460315）;江西省重点研发计划项目（20171ACF60004）;江西省现代农业产业技术体系专项资金（JXARS-02）
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为提高不同海拔茶叶品质近红外光谱技术鉴别方法的精度,提出采用局部线性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)非线性流形学习方法对近红外光谱数据进行降维处理,并与基于核函数的非线性(KPCA)及线性(PCA)降维方法比较,建立不同海拔茶叶品质的近红外光谱LSSVM鉴别模型。不同降维方法可视化结果表明,KPCA和PCA方法的数据点离散性较大,400~800 m和800~1200 m的样本点重叠较多,而非线性流形学习方法能将同一类样本点在三维空间很好地聚集在一起,不同海拔的茶叶能较好地区分开,且聚集效果方面
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